據澎湃新聞 喻琰，于2025年08月29日報道，“AI同質化競爭一定程度上加速了‘內卷’，但‘內卷’也未必是壞事。”8月27日，在AFAC2025金融智能創新大賽圓桌對話環節《臨界2025：AI時代青年定義浪潮的破局點》上，清華大學電子工程系副教授、博士生導師姚權銘表示，當前AI技術的發展使得跨界成為常態，科研領域的競爭也變得更加激烈，這種競爭的壓力正倒逼科研人員重新思考， 做研究的本質究竟是為了發頂刊論文，還是為了能讓技術在未來產生深遠的應用價值。
姚權銘談到，作為一名科研人員，過去他主要從事自動化支持類技術，但在大模型時代，這類技術一定程度上已經被淘汰。過去“小作坊”模式是為每個客戶定制模型，進行數據清洗和模型調優，但現在大模型技術興起后，這個過程已經被標準化、平臺化替代。
在這個過程中，他一直向博士生強調的是，從指標來看，博士畢業要求有一篇畢業論文，或許未來可能要求一個人發六篇論文，但這種表面上的數字增長與否并不代表全部。真正重要的是在經歷這一過程時，論文本身應該是為了解決技術的核心問題，并且能超越短期的一兩年商業周期，指向未來可能的技術突破。
機器之心聯合創始人、副主編李亞洲認為，人工智能的發展本質上是一個“內卷式創新”的過程。他從2014年開始報道AI領域，早期深度學習剛出現時，大家都認為這是一項具有突破顛覆性技術，但能解決的問題和應用場景非常有限，比如語音識別、計算機視覺等任務。隨著數十年的技術迭代之后，大模型技術的興起，才真正擴大了AI的通用性和應用場景，也具備了更廣泛地解決問題的能力，也正因此卷著大家不得不跟進大模型技術，然后實現創新。
螞蟻集團財富保險事業群項目管理總監大賽執委會主席李暉認為，AI最終成為能提升生產力還是加速同質化內卷，取決于是否能在平臺之外找到不可復制的差異化價值和優勢。在這個過程中，創業的邏輯也在發生變化。過去十年，創業經歷了兩個周期，一個周期是以移動互聯網為代表的創業浪潮，最大的創新是應用層創新，這一階段也成就了一批如今的知名公司，如滴滴、美團、今日頭條等。第二個創業周期，即當下的AI創業潮，這一時期也呈現出一定差異和特征。
李亞東指出，AI創業浪潮下呈現明顯年輕化的趨勢，越來越多博士在讀或剛畢業的年輕人就做出知名創業項目，并且迅速獲得投資，另一方面，技術創業變成應用創新創業的趨勢越來越明顯。
“特別明顯的感受是，大家現在推很多AI產品，都會先去大肆宣傳一波吸引流量、用戶和投資，之后再去完善自己的產品，這從技術領先創業，變成流量性創業了。”李亞東說。
AI創業時代，企業到底需要怎樣的人才？
Xcube.co首席幕僚長兼董事Eelee Lua認為， 企業成功不僅依賴創始人與技術，更需要“創業型人才”。這類人才須具備批判性思維、跨領域執行力和市場洞察力。她特別強調，AI的普及反而可能讓人減少思考，因此軟技能愈發重要。
她指出，當前不論在中國、東南亞、中東歐美都有一個趨勢，企業需要的人越來越少。所以我們需要思考的是，我有什么和別人不一樣的地方，找出自己的強項和特點，最大程度展示出來。
在這個時代，她認為有三種人群是不可或缺的，一種是技術底座的構建者，比如能夠為模型底座提供架構；一種人才類似整個生態的鏈接者和翻譯者，能深刻洞察用戶痛點，知道用戶需要什么，也能快速、敏捷地解決問題。這種模式現在已經在AI創業機構中出現了，特點具有模塊化、敏捷性的特征；還有一種高緯度人機互動的實踐者，能夠非常好地運用技術實現高緯度的人機互動。
姚權銘談到當前高校培養科研人才的思路，他認為，一類人才是深度研究型，這類人才偏好刨根問底，關注基礎概念，例如樣本復雜度、泛化能力、優化代價和準確度等，這類人才適合走學術。另一類人才比如有編程基礎，并能對大模型保持批判性思考，他們能嘗試做 API 演示，能力強的甚至能在頂級會議上發表論文 。這類人才偏向于實踐導向，對新問題和新應用有濃厚的興趣，執行力強，不會過度糾結于技術瓶頸，他們是推動技術轉化和應用落地的關鍵力量 。
他強調，不論哪類人才，都必須具備“講清楚自己為什么做這件事”的能力，即整體思考與批判性思維，這是AI無法替代的。
李亞洲補充道，AI人才還是需要扎實的理論基礎，同時積極主動與產業界溝通，“學界與業界的結合將推動更多基礎模型創新”。他建議從業者從算力思維轉向效能思維，從技術追趕轉向場景定義。
